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spss分析Bartlett球形檢驗的卡方近似值和自由度
2017-01-11
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spss分析Bartlett球形檢驗的卡方近似值和自由度

KMO值我知道，只是有的論文中提到Bartlett球形檢驗值里面卡方值多少，自由度又達到多少多少，所以顯著。
請問Bartlett球形檢驗的卡方近似值和自由度各在什么范圍內事適合做因子分析的??？
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .682
Bartlett’s Test of Sphericity  Approx. Chi-Square 1276.757
                                 df          561
                               Sig.          .000 

以下是精彩解答 



KMO檢驗的數值變化從0——1，一般來說，KMO大于0.9適合作因子分析，若國小，表明變量偶對之間的相關不能被其他變量解釋，進行因子分析不合適。KMO的值為0.7時為“還好’,0.6時為”中等”，0，5時就為“糟糕”了。本例中為近似0.7，表示還可以做因子分析。
Bartlett檢驗的目的是確定所要求的數據是否曲子多元正態分布的總體，若差異檢驗的F值顯著，表示索取數據來自正態分布，可以做進一步的分析。你給的結果中，sig顯著，表示數據取自正態分布，很適合做因子分析。
個人認為，卡方值和自由度可以不考慮。



這個不用看卡方近似值和自由度 ，主要是看P值(在SPSS里，等同sig值)，一般小于5%(0.05)就行。


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